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文檔簡介
1、語音識別主要指讓機器聽懂人的語言，即在各種情況下，準確地識別出語音的內(nèi)容，從而根據(jù)其信息，執(zhí)行人的各種意圖。 語音識別中，端點檢測占有非常重要的地位。在低信噪比環(huán)境下，利用短時能量和過零率很難得到精確的檢測結(jié)果。因此，本文根據(jù)語音幀間相關(guān)性，引入有限狀態(tài)矢量量化(Finite-State Vector Quantization，F(xiàn)SVQ)技術(shù)，并將其與傳統(tǒng)的雙門限比較法相結(jié)合用于語音的端點檢測，且給出具體實現(xiàn)步驟。大量實驗表明這
2、種技術(shù)可以較精確地檢測出語音端點，特別是在低信噪比環(huán)境下，該方法更為有效。 目前，在語音識別技術(shù)中，矢量量化(Vector Quantization，VQ)是具有良好性能的模型訓練和模式匹配技術(shù)之一。矢量量化的碼本設(shè)計過程中，經(jīng)典的LBG(Linde-Buzo-Gray)算法收斂速度快，但極易陷入局部最優(yōu)，且初始碼本的生成對最佳碼本的設(shè)計影響很大?？紤]到遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是一種具有全局優(yōu)化搜索能
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